基于改进YOLOv8n的轻量化分心驾驶检测算法

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【摘要】针对驾驶员分心驾驶检测领域中深度学习模型参数量大，在嵌入式设备上难以部署的问题，提出一种基于YOLOv8n的轻量化分心驾驶检测算法YOLOv8n-SGC。首先，构建ShuffleNetV2轻量化骨干网络，引入幻影卷积（GhostConv），减少模型参数量和计算量，实现模型轻量化；其次，在骨干网络后加入卷积和注意力融合模块（CAFM），融合全局和局部特征，提升算法检测精度。（剩余11569字）

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